因果分析法

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　　1.一元線性回歸分析

　　(1)假設預測對象(y)與主要影響因素(x)之間存在線性關系，則：

　　y=a+bx+e

　　(xi，yi)為(x，y)樣本中的一組數(shù)據(jù)，因而也有：

　　yi=a+bxi+ei

　　其中：ei為用 a+bxi去估計yi的值而產(chǎn)生的誤差。

　　在實際預測中，ei是無法預測的，忽略ei后可得到預測對象y的估計值。

　　y=a+bx

　　n為樣本組數(shù);

　　xi，yi分別為自變量x，因變量y的觀察值(實際值)。

　　對于任何一個觀察值xi，都有擬合值(預測值)：

　　yi’=a+bxi

　　(2)相關檢驗(方差分析、相關系數(shù)檢驗、 t檢驗)

　　對于一元線性回歸，這些檢驗效果是相同，因此，選擇一項檢驗即可。

　�、俜讲罘治�

　　R2 的大小表明了y的變化可以用x來解釋的百分比。

　�、谙嚓P系數(shù)檢驗

　　相關系數(shù)是描述兩個變量之間的線性相關關系的密切程度的數(shù)量指標，用R表示。

　　R的絕 對值越接近1，表明其線性關系越好;

　　在計算出R值后，可以查相關系數(shù)檢驗表。在自由度(n-2)和顯著性水平α(一般取α=0.05)下，若 R大于臨界值，則變量x和y之間的線性關系成立;否則，兩個變量不存在線性關系。

　　R=0.0 R=0.5 R=0.75

　　R=0.90 R=0.95 R=1.0

　�、踭檢驗

　　通常只檢驗參數(shù)b。

　　tb 服從t分布，通過查t分布表查得顯著水平為α，自由度為n-2 的數(shù)值 t(α/2,n-2)。

　　若 tb的絕 對值>t，表明x和y之間的線性假設成立;若tb的絕 對值≤t，則假設不成立。

　　(3)點預測與區(qū)間預測

　　上述方法介紹的是如何進行點預測，當求出回歸方程后，如果給定自變量x 的未來值x0 后，即可求出：

　　y0’=a+bx0

　　現(xiàn)實中，預測的實際值總會與預測的預測值產(chǎn)生或大或小的偏差，那么以一定的概率1-α預測的y在y0’附近變動的范圍，稱為區(qū)間預測。

　　在小樣本統(tǒng)計下(樣本組數(shù)n<30)，置信水平為100(1-α)%的預測區(qū)間為：

　　y0’±t(α/2,n-2)S0

　　其中，t(α/2,n-2)可以查 t分布表得出，一般取α=0.05。

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　　更多考點精講

　　小案例一：

　　咨詢?nèi)藛T最終采用回歸分析法進行預測，預測結(jié)果是2015年B業(yè)務的產(chǎn)品市場需求為3000萬臺。

　　檢驗系數(shù) t(α/2,n-2)=2.04，S0=140

　　(其中α=0.025，n=30)。

　　問題：3.根據(jù)市場需求預測結(jié)果，分析2015年B業(yè)務產(chǎn)品需求量的區(qū)間及其可能的概率。

　　參考答案：

　　該產(chǎn)品需求量的預測區(qū)間

　　=y0 ’±t(α/2,n-2)S0

　　=3000±2.04×140=3000±285.6

　　即：2015年B業(yè)務產(chǎn)品需求量的預測區(qū)間在(2714.4，3285.6)內(nèi)，其可能的概率為100(1-α)%

　　=100(1-0.025)%

　　=97.5%。